def cls_draw_bbox(self, output, orig_img): """ 1. predict vehicle's attributes based on bbox of vehicle 2. draw bbox to orig_img """ print("3.2") labels = [] pt_1s = [] pt_2s = [] types=[] directions=[] centers = [] #当前帧的检测框中心点 center_ys=[] classID = [] #当前帧的种类ID
时间: 2024-02-15 21:19:15 浏览: 32
这是一个方法定义的开头,该方法名为`cls_draw_bbox`,接受`self`、`output`和`orig_img`三个参数。该方法的作用可能是根据目标边界框预测目标的属性,并在原始图像上绘制边界框。
在这段代码中,定义了一些空列表(`labels`、`pt_1s`、`pt_2s`、`types`、`directions`、`centers`、`center_ys`和`classID`),用于存储目标属性和边界框的相关信息。
这段代码还打印了一个字符串"3.2",可能是为了调试或输出提示信息。
然而,这段代码还不完整,缺少后续的代码逻辑。如果你有完整的代码或更多上下文信息,我可以帮助你更好地理解和解决问题。
相关问题
bbox_pred = bbox_pred.data[0:1].cpu().numpy()
这段代码对变量 `bbox_pred` 进行了一系列操作,最终将其转换为一个 NumPy 数组。
首先,`bbox_pred` 很可能是一个 PyTorch 张量(tensor),通过 `.data` 属性可以获取其底层的原始数据。这个操作通常用于获取张量的数值数据部分,而忽略梯度信息。
接着, `[0:1]` 用于对数据进行切片操作,保留索引为 0 的元素,并且将其放入一个新的张量中。这样做是为了将原始张量中的多个元素或维度缩减到一个较小的张量。
然后,`.cpu()` 被调用,将张量中的数据转移到 CPU 上进行计算。这通常用于在 GPU 上计算后,将结果转移到 CPU 上进行后续处理。
最后,`.numpy()` 被调用,将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。这样可以方便地使用 NumPy 提供的数组操作和函数对数据进行处理和计算。
最终,将得到的 NumPy 数组赋值给变量 `bbox_pred`,以便在后续的代码中使用。通过这个操作,可以得到一个包含特定区域的边界框预测值的 NumPy 数组。
class detection: def __init__(self): self.bbox = box() self.classes = int() self.prob = [] self.mask = [] self.objectness = float() self.sort_class = int()
这段代码定义了一个名为`detection`的类,该类包含了以下变量:
- `bbox`: 一个名为`box`的对象,表示检测到的物体的边框;
- `classes`: 一个整型变量,表示检测到的物体的类别;
- `prob`: 一个列表,表示检测到的物体属于每个类别的概率;
- `mask`: 一个列表,表示检测到的物体的掩码;
- `objectness`: 一个浮点型变量,表示检测到的物体的objectness得分;
- `sort_class`: 一个整型变量,表示检测到的物体的类别在所有类别中的排序。
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